Flink|Flink + Iceberg，腾讯百亿级实时数据入湖实战 Flink+Iceberg，腾讯百亿级实时数

简介：上海站 Flink Meetup 分享内容，腾讯数据湖的百亿级数据场景落地的案例分享。
本文整理自腾讯数据湖研发高级工程师陈俊杰在 4 月 17 日上海站 Flink Meetup 分享的《百亿级实时数据入湖实战》，文章内容为：

腾讯数据湖介绍

百亿级数据场景落地

未来规划

总结

GitHub 地址
https://github.com/apache/flink
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一、腾讯数据湖介绍

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从上图可以看出来，整个平台比较大，包括了数据接入、上层的分析、中间的管理 (如任务管理，分析管理和引擎管理)，再到最下层的 Table Format。
二、百亿级数据落地场景落地 1. 传统平台架构

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如上图所示，过去的传统平台架构无非是两种，一种是 Lambda 架构，一种是 Kappa 架构：

Lambda 架构中，批和流是分开的，所以运维要有两套集群，一套是 For Spark/Hive，一套是 For Flink。这存在几个问题：
- 第一是运维的成本比较大；
- 第二是开发成本。例如在业务方面，一会要写 Spark，一会要写 Flink 或者 SQL，总体来说，开发成本对数据分析人员不是特别友好。
第二个是 Kappa 架构。其实就是消息队列，到底层的传输，再到后面去做一些分析。它的特点是比较快，基于 Kafka 有一定的实时性。

这两种架构各有利弊，最大的问题是存储可能会不统一，导致数据链路割裂。目前我们平台已经接入了 Iceberg，下面会根据不同场景，阐述遇到的问题及解决的过程。
2. 场景一: 手 Q 安全数据入湖

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手机 QQ 安全数据入湖是一个非常典型的场景。
目前的业务场景是消息队列 TubeMQ 通过 Flink 落地成 ODS 到 Iceberg，然后再用 Flink 做一些用户表的关联，之后做成一个宽表去做一些查询，放到 COS 中，可能会在 BI 场景做一些分析。
这个过程看似平平无奇，但是要知道，手 Q 的用户关联维表为 28 亿，每天的消息队列是百亿级的，因此会面临一定的挑战。

小文件挑战
1. Flink Writer 产生小文件
  Flink 写入没有 shuffle，分发的数据无序，导致小文件多。
2. 延迟要求高
  checkpoint 间隔短，commit 间隔小，放大小文件问题。
3. 小文件爆炸
  几天时间元数据和数据的小文件同时爆炸，集群压力巨大。
4. 合并小文件又放大问题
  为了解决小文件问题，开 Action 进行小文件合并，结果产生更多文件。
5. 来不及删数据
  删除快照，删孤儿文件，但是扫描文件太多，namenode 压力巨大。
解决方案
1. Flink 同步合并
  - 增加小文件合并 Operators；
  - 增加 Snapshot 自动清理机制。
    1）snapshot.retain-last.nums
    2）snapshot.retain-last.minutes
2. Spark 异步合并
  - 增加后台服务进行小文件合并和孤儿文件删除；
  - 增加小文件过滤逻辑，逐步删除小文件；
  - 增加按分区合并逻辑，避免一次生成太多删除文件导致任务 OOM。
Flink 同步合并

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把所有的 Data 文件 Commit 之后，会产生一个 Commit Result。我们会拿 Commit Result 生成一个压缩的任务，再给它并发成多个 Task Manager 去做 Rewrite 的工作，最终把结果 Commit 到 Iceberg 表里面。
当然，这里面的关键所在是 CompactTaskGenerator 怎么做。刚开始的时候我们想尽量地合并，于是去做表的 scan，把很多文件都扫一遍。然而它的表非常大，小文件非常多，一扫使得整个 Flink 立马挂掉。
我们想了个方法，每次合并完，增量地去扫数据。从上一个 Replace Operation 里面到现在做一个增量，看这中间又增了多少，哪些符合 Rewrite 的策略。
这里面其实有许多配置，去看达到了多少个 snapshot，或者达到了多少个文件可以去做合并，这些地方用户可以自己设置。当然，我们本身也设有默认值，从而保证用户无感知地使用这些功能。

Fanout Writer 的坑

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在 Fanout Writer 时，如果数据量大可能会遇到多层分区。比如手 Q 的数据分省、分市；但分完之后还是很大，于是又分 bucket。此时每个 Task Manager 里可能分到很多分区，每个分区打开一个 Writer，Writer 就会非常的多，造成内存不足。
这里我们做了两件事情：

第一是 KeyBy 支持。根据用户设置的分区做 KeyBy 的动作，然后把相同分区的聚集在一个 Task Manager 中，这样它就不会打开那么多分区的 Writer。当然，这样的做法会带来一些性能上的损失。
第二是做 LRU Writer，在内存里面维持一个 Map。

3. 场景二：新闻平台索引分析

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上方是基于 Iceberg 流批一体的新闻文章在线索引架构。左边是 Spark 采集 HDFS 上面的维表，右边是接入系统，采集以后会用 Flink 和维表做一个基于 Window 的 Join，然后写到索引流水表中。

功能
- 准实时明细层；
- 实时流式消费；
- 流式 MERGE INTO；
- 多维分析；
- 离线分析。
场景特点
上述场景有以下几个特点：
- 数量级：索引单表超千亿，单 batch 2000 万，日均千亿；
- 时延需求：端到端数据可见性分钟级；
- 数据源：全量、准实时增量、消息流；
- 消费方式：流式消费、批加载、点查、行更新、多维分析。
挑战：MERGE INTO
有用户提出了 Merge Into 的需求，因此我们从三个方面进行了思考：
- 功能：将每个 batch join 后的流水表 Merge into 到实时索引表，供下游使用；
- 性能：下游对索引时效性要求高，需要考虑 merge into 能追上上游的 batch 消费窗口；
- 易用性：Table API？还是 Action API？又或是 SQL API？
解决方案
1. 第一步
  - 参考 Delta Lake 设计 JoinRowProcessor；
  - 利用 Iceberg 的 WAP 机制写临时快照。
2. 第二步
  - 可选择跳过 Cardinality-check；
  - 写入时可以选择只 hash，不排序。
3. 第三步
  - 支持 DataframeAPI；
  - Spark 2.4 支持 SQL；
  - Spark 3.0 使用社区版本。

4. 场景三：广告数据分析

广告数据主要有以下几个特点：
- 数量级：日均千亿 PB 数据，单条 2K；
- 数据源：SparkStreaming 增量入湖；
- 数据特点：标签不停增加，schema 不停变换；
- 使用方式：交互式查询分析。
遇到的挑战与对应的解决方案：
- 挑战一：Schema 嵌套复杂，平铺后近万列，一写就 OOM。
  解决方案：默认每个 Parquet Page Size 设置为 1M，需要根据 Executor 内存进行 Page Size 设置。
- 挑战二：30 天数据基本集群撑爆。
  解决方案：提供 Action 进行生命周期管理，文档区分生命周期和数据生命周期。

***挑战三：**交互式查询。**解决方案：***1）column projection； *2）predicate push down。

三、未来规划对于未来的规划主要分为内核侧与平台侧。
1. 内核侧
在未来，我们希望在内核侧有以下几点规划：

更多的数据接入
- 增量入湖支持；
- V2 Format 支持；
- Row Identity 支持。
更快的查询
- 索引支持；
- Alloxio 加速层支持；
- MOR 优化。
更好的数据治理
- 数据治理 Action；
- SQL Extension 支持；
- 更好的元数据管理。

2. 平台侧
在平台侧我们有以下几点规划：

数据治理服务化
- 元数据清理服务化；
- 数据治理服务化。
增量入湖支持
- Spark 消费 CDC 入湖；
- Flink 消费 CDC 入湖。
指标监控告警
- 写入数据指标；
- 小文件监控和告警。

四、总结经过大量生产上的应用与实践，我们得到三方面的总结：

可用性：通过多个业务线的实战，确认 Iceberg 经得起日均百亿，甚至千亿的考验。
易用性：使用门槛比较高，需要做更多的工作才能让用户使用起来。
场景支持：目前支持的入湖场景还没有 Hudi 多，增量读取这块也比较缺失，需要大家努力补齐。
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